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视频编码将海量视频像素数据压缩成为视频码流,从而在满足一定的质量要求下降低视频数据量。H.266/通用视频编码(Versatile Video Coding,VVC)是正在制订的新一代视频编码标准,在H.265/HEVC的基础之上,融合了大量的新技术,以期在相同图像恢复质量的条件下实现更高的压缩率。帧间预测编码技术是视频编码中不可或缺的部分,对提升压缩率十分关键。本文对H.266/VVC的帧间预测编码技术开展研究,着重研究了存在运动矢量差的融合技术(Merge with Motion Vector Difference,MMVD)、基于历史编码块的运动矢量预测技术(History-based Motion Vector Prediction,HMVP)和基于子块的时域运动矢量预测技术(Subblock-based Temporal Motion Vector Prediction,SbTMVP)。MMVD技术是一种与普通Merge模式竞争的技术,通过重用Merge候选列表中的运动矢量(Motion Vector,MV),在参考图像中进行小范围的MV细化搜索。现有算法的搜索方向覆盖过小且搜索步长利用效率不高,使得细化后的MV表示不够准确。本文针对MMVD算法存在的缺陷,设计了一种多搜索方向和基于方向的搜索步长设置的方法。实验结果表明,改进算法相比于现有算法可提升编码效率,亮度的平均BD-rate减少了0.16%,这意味着在相同的视频恢复质量下,新算法减少了0.16%的码率,复杂度基本不发生变化,起到了提高现有MMVD算法性能的目的。HMVP技术是一种基于历史参考块运动信息的技术,通过随时维护并更新一个HMVP候选列表,来为Merge候选列表添加新的候选MV。在新的编码树单元(Coding Tree Unit,CTU)行开始时,由于上一行CTU末尾的HMVP列表中的运动信息距离当前编码块过远,不具有参考性,所以会清空HMVP候选列表。但这使得当前编码块无法参考小范围内的运动信息,针对此缺陷,本文设计了一种HMVP候选列表继承的方法,使得在新的CTU行开始时,拥有可以参考的运动信息。实验结果表明,改进算法相比于现有算法可提升编码效率,亮度的平均BD-rate减少了0.06%,在不改变复杂度的情况下,提高现有HMVP算法的性能。SbTMVP技术是一种基于子块获取运动信息的技术,通过当前块的邻块运动信息获得参考块在同位图像中的偏移,再将对应参考子块的运动信息经过缩放回赋给当前子块。目前该技术求解偏移时,在邻块的参考图像和同位图像不匹配的情况下将偏移置0,这使得参考块的位置不够准确;同时参考子块的运动信息不存在时,将默认的运动信息回赋,这也牺牲了一定的精度。本文基于SbTMVP技术的这两个缺陷,设计了一种利用时域运动信息改善参考图像和同位图像不匹配的方法;同时在参考子块运动信息不存在时,将参考子块左侧或上侧邻块的运动信息经过缩放后回赋。实验结果表明,改进算法相比于现有算法可提升编码效率,亮度的平均BD-rate减少了0.05%,在复杂度略有增加的情况下提高了现有SbTMVP算法的性能。